原帖核心观点
示例教程演示如何用公开信息做线索初筛，目标是减少盲目群发，把有限时间放在更可能回应的客户上。
教程库
用 AI 做海外客户初筛清单
把公开公司信息整理成客户优先级、切入点和第一封开发信思路。
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会员内容包含步骤拆解、工具清单、Prompt 模板、成本效果和风险提示。
中文步骤拆解
- 收集目标公司的官网、LinkedIn 简介、招聘页、产品页和新闻页。
- 摘出公司规模、目标市场、近期变化和可能的业务痛点。
- 让 AI 根据公开信息给出客户优先级，但要求它写明依据。
- 对高优先级客户生成第一封开发信的切入点，不要直接群发完整邮件。
- 人工复核公司名称、职位、痛点和合规要求后再联系。
使用工具
- 公司官网和公开资料
- LinkedIn 或行业目录
- 表格工具
- 任意英文能力较好的 LLM
可复制Prompt
你是 B2B 海外获客研究助手。请根据以下公开资料，判断这家公司是否值得优先联系。
输出：
1. 公司一句话画像
2. 可能痛点
3. 我们可以切入的角度
4. 优先级：高/中/低
5. 判断依据
禁止编造未提供的信息。实操案例/实测结果
未提供具体转化数据。这个流程适合作为线索研究辅助，不应直接替代销售判断。
国内可替代方案
- 国内团队可用飞书多维表格维护线索
- 无法访问部分海外平台时，可先使用官网、新闻稿和行业目录
成本与预计效果
成本主要是资料收集和人工复核。预计能提升开发信相关性，但是否提升回复率需要持续记录数据验证。
风险和注意事项
注意邮件合规、隐私政策和平台使用规则。AI 可能误读公司业务，联系前必须人工确认。